[發明專利]用于高毒污水加藥處理的智能控制模型及其算法

在審

• 申請號: 202210692620.0
• 申請日: 2022-06-17
• 公開（公告）號: CN114997064A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 陳富章;鄭汝海
• 申請（專利權）人: 華最科技（廣東）有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06Q50/06;C02F1/00;G06F119/02
• 代理公司: 佛山市科策知識產權代理事務所(普通合伙) 44539
• 代理人: 程國棟

本發明公開了用于高毒污水加藥處理的智能控制模型及其算法，其對高毒污水加藥設備進行數據采集，實時采集污水處理用藥劑用量參數、進水壓力參數和出水壓力參數并在后臺中央數據儲存服務器中進行數據清洗以獲得訓練集使用訓練集對后臺中央數據儲存服務器中的深度學習算法進行訓練以獲得用于高毒污水加藥量的輸出加藥控制模型，使用時，利用深度學習對污水處理現場藥劑用量的添加做出預測與調整，自動調節，有效克服了傳統人工控制模式需要依賴污水處理技術人員的經驗，同時上傳后臺中央數據儲存服務器對原始實際加藥參數以及多份預測模型實際加藥參數進行深度學習獲得最終用于高毒污水加藥處理的智能控制模型，也提高了加藥量的控制精度。

技術領域

本發明涉及污水處理智能控制技術領域，具體涉及用于高毒污水加藥處理的智能控制模型及其算法。

背景技術

目前著我國經濟社會的高速發展，工業進程的加快，工業生產對水環境造成的污染不斷加劇，尤其是含有有毒元素的高毒污水對人類、動物和植物乃至整個生態系統都產生了極其嚴重的影響。

因此針對高毒污水的處理是目前較為重要的研究方向，在處理高毒污水的過程中需要進行加藥處理，傳統的高毒污水處理加藥量控制器受制于硬件參數，導致控制器難以處理大量復雜的高毒污水處理現場實時數據，導致高毒污水處理加藥量的控制效果差、精度低，藥劑損耗大，污水處理成本高等問題。

發明內容

為解決現有技術存在的不足，本發明提供了用于高毒污水加藥處理的智能控制模型及其算法。

本發明的技術方案為：

本發明提供了用于高毒污水加藥處理的智能控制模型及其算法，包括：步驟S1：建立高毒污水加藥設備的加藥控制模型；

所述步驟S1的具體實現方式為：

步驟S11：對高毒污水加藥設備進行數據采集，實時采集污水處理用藥劑用量參數、進水壓力參數和出水壓力參數；

S12：將所述加藥參數、進水參數和出水參數發送至后臺中央數據儲存服務器并在后臺中央數據儲存服務器中進行數據清洗以獲得訓練集；

S13：使用所述訓練集對后臺中央數據儲存服務器中的深度學習算法進行訓練以獲得用于高毒污水的第一次加藥量預測模型；

步驟S2：采用算法求解所述高毒污水的第一次加藥量預測模型的解。

優選的，所述污水處理用藥劑用量參數包括藥劑種類、藥劑濃度和藥劑排放時間。

優選的，步驟S1中使用所述訓練集對后臺中央數據儲存服務器中的深度學習算法進行訓練以獲得高毒污水的第一次加藥量預測模型SL_pn＝A_pnAY_pn³+B_pnAY_pn²+C_pnAY_pn；其中，Pn為進水壓力參數；Vrefpn出水壓力參數；AYPn為污水處理用藥劑用量參數；SLPn為控制器控制量。

優選的，還包括步驟S3：將所述高毒污水的第一次加藥量預測模型存儲至位于污水處理現場的一臺加藥設備PLC控制器中，以使所述PLC控制器根據進水壓力參數和出水壓力參數計算污水處理藥劑及其用量，并根據PID模型計算結果控制加藥裝置管道流量完成加藥；

步驟S4：加藥設備將每次加藥的污水處理用藥劑用量參數、進水壓力參數和出水壓力參數通過網絡發送至后臺中央數據儲存服務器，該數據為原始實際加藥參數；

步驟S5：使用S12中的所述訓練集對上傳到后臺中央數據儲存服務器中的加藥設備原始實際加藥參數進行深度學習算法進行訓練以獲得用于預測污水處理加藥量的加藥量預測模型。